A Great Blog

Quote vand de dag

2011-12-17T09:51:00.000-08:00

‘No matter what gets in the way or which way the wind does blow… I’ll just sit here and watch the river flow.’

~Bob Dylan

Fraude en Regels

2011-02-20T04:27:00.000-08:00

Bedrijf Beslissing Management (oftewel Enterprise Decision Management)

Wat heeft fraude te maken met bedrijfsbeslissingen. De bank waarvoor ik werk heeft van geautomatiseerde fraudedetectie een belangrijk beslispunt heeft gemaakt. Tot hoog in de directie staan bedrijfsregels die er voor zorgen dan fraude beperkt en voorkomen wordt hoog op de agenda. Daarvoor is het nodig een innovatieve architectuur in te zetten waarbij het mogelijk is me te bewegen met de grillen van de"fraudemarkt". Time to market was nog nooit zo'n belangrijk argument. Vorige week kreeg ik weer van tal van banken zogenaamde phishing-mails binnen. Wat zijn ze van plan met deze gegevens die ze van onschuldige burgers vragen. En nog belangrijker welke detectie regels gaan ons helpen, de fraude die hiermee voorzien wordt te onderscheppen.

De aanpak die we gekozen hebben is het eenvoudig te houden een eenvoudige architectuur met dito eenvoudige regels. In een formaat zodat de bedrijfsvoering ze kan snappen en ons als regelmakers kunnen corrigeren. Het mooiste moment van de afgelopen week was een fraude-deskundige die naast ons stond om mee te kijken naar de eerste resultaten van de regels. En daar gebeurde het Eureka... op het detectiescherm stonden een handje vol met meldingen en er kwamen 2 bij.. Verhip was zijn opmerking .. dat is een fraude... en het resultaat... de fraudeur heeft zijn werk niet af kunnen maken.

De omgeving, een realtime systeem, die ons in staat stelt om ieder moment nieuwe regels in de lucht te brengen. De architectuur, een Event Driven Architectuur, waar snelheid en ontkoppeling zorgen voor voorbeeldig gedrag van het systeem. Geen theoretische regels maar praktische op bewijs en onderzoek gebaseerde regels helpen ons om effectief fraude te detecteren en te voorkomen.

Rendering knowledge

2010-11-08T12:36:00.000-08:00

I may have finally broken a writing block. Aside from two book chapters in the last couple of months I more or less completed a paper length opinion piece for a report ARK are producing on KM in the Legal Profession. The title includes one of those words which has multiple and different meanings namely render which is allowing me to play games between the poetic meaning and that of rendering something down to fat. As a part of that paper I updated my original three rules of knowledge management to seven principles which I share below.
• Knowledge can only be volunteered it cannot be conscripted. You can’t make someone share their knowledge, because you can never measure if they have. You can measure information transfer or process compliance, but you can’t determine if a senior partner has truly passed on all their experience or knowledge of a case.
• We only know what we know when we need to know it. Human knowledge is deeply contextual and requires stimulus for recall. Unlike computers we do not have a list-all function. Small verbal or nonverbal clues can provide those ah-ha moments when a memory or series of memories are suddenly recalled, in context to enable us to act. When we sleep on things we are engaged in a complex organic form of knowledge recall and creation; in contrast a computer would need to be rebooted.
• In the context of real need few people will withhold their knowledge. A genuine request for help is not often refused unless there is literally no time or a previous history of distrust. On the other hand ask people to codify all that they know in advance of a contextual enquiry and it will be refused (in practice its impossible anyway). Linking and connecting people is more important than storing their artifacts.
• Everything is fragmented. We evolved to handle unstructured fragmented fine granularity information objects, not highly structured documents. People will spend hours on the internet, or in casual conversation without any incentive or pressure. However creating and using structured documents requires considerably more effort and time. Our brains evolved to handle fragmented patterns not information.
• Tolerated failure imprints learning better than success. When my young son burnt his finger on a match he learnt more about the dangers of fire than any amount of parental instruction cold provide. All human cultures have developed forms that allow stories of failure to spread without attribution of blame. Avoidance of failure has greater evolutionary advantage than imitation of success. It follows that attempting to impose best practice systems is flying in the face of over a hundred thousand years of evolution that says it is a bad thing.
• The way we know things is not the way we report we know things. There is an increasing body of research data which indicates that in the practice of knowledge people use heuristics, past pattern matching and extrapolation to make decisions, coupled with complex blending of ideas and experiences that takes place in nanoseconds. Asked to describe how they made a decision after the event they will tend to provide a more structured process oriented approach which does not match reality. This has major consequences for knowledge management practice.
• We always know more than we can say, and we will always say more than we can write down. This is probably the most important. The process of taking things from our heads, to our mouths (speaking it) to our hands (writing it down) involves loss of content and context. It is always less than it could have been as it is increasingly codified.
Repost of David Snowden

James Taylor over Incanto

2009-03-22T08:27:00.000-07:00

Al geruime tijd ben ik bezig met het product Incato, een fantastisch instrument om bedrijfsregels vorm te geven, met hoge performance. Dat dit in de wereld van James Taylor niet onopgemerkt is gebleven blijkt uit zijn blog, voor meer informatie mail me gerust je krijgt dan een demo-instalatie toegestuurd. jan@grio.nl

Uit de weblog van James:

Copyright © 2009 James Taylor. Visit the original article at First Look - Incanto.

I got a chance to look at a new decision product this week - Incanto from Qualia Systems in the UK. Incanto is a decision modeling tool and the founders of the company describe their objective as providing both a “scribble pad” where you could have a continual development process, moving pieces around until what you have works, that then executed very fast indeed. They wanted to empower analysts to automate decision processes and make it easy to see if you are getting what you think you should be getting.

Incanto as a product is a custom Java IDE that handles a set of models - Decisions (rule networks or decision trees), Judgments (weighting), Derived Dimensions (calculations, data transforms), Actions, Set and Global Dimensions (set handling and global values like highest value or totals book value).

The tool has some nice features for handling data. They call these dimensions and can both map to data that will be passed into the deployed engine and specify derived dimensions. The tool manages derived data elements (like age calculated from date of birth for instance) and the user can then treat them just like any other attribute although they are calculated on the fly.

The product is aimed at technically-minded business analysts rather than programmers but its support of complex derived attributes and judgments allows more technical folks to develop components for analysts to use. Today the product has no versioning or audit trail and users store the XML files underlying the decision definitions the same way they would store program source code.

The team emphasizes the performance of the product and I liked the visual feedback / test data integration during development. The judgment models were also interesting.

SOA in video

2008-11-12T09:02:00.000-08:00

KaiZen

2008-10-27T14:12:00.000-07:00

KaiZen is een begrip die ik jaren geleden tegenkwam bij mijn werkgever Vernay Europe. Productie - rubberindustrie.
Alles wat ik daar geleerd heb over logistiek en verbeteren is ook nu nog geldig. En brengt me op het incrementeel ontwikkelen van regel en verbeteren van bedrijfsprocessen.
Daarom een korte introductie KaiZen.

Nederlandse vertaling van de 5 S-en:

Seiri - Scheiden - van nuttige en overbodige zaken en het verwijderen daarvan
Seiton - Sorteren - de overgebeleven zaken op een goede plaats leggen en ordenen
Seiso - Schrobben - grondig schoonmaken
Shitsuke - Systematiseren - gewoonte maken van bovenstaande 3 dingen
Seiketsu - Standaardiseren en leren van bovengenoemde dingen, zodat er een continu verbeterproces wordt in gang gezet

Multiperspectief

2008-09-22T12:40:00.001-07:00

Vandaag met een collega een alleraardigst gesprek gevoerd. Gesprekken die je niet vaak meer tegenkomt, waar het nog ergens over gaat. Deze ging over de perspectieven op de waarheid. In een poging mij bij te praten over zijn nieuwste diepgaande gedachten over IT en Business, belanden we in de wereld van filosofen. Op zoek naar een universeel model voor de werkelijkheid aanbeland bij het perspectivisme. Waarheidsvinding naar Nietzsche. En wat heeft dat te maken met IT en Business rules. Nou waarschijnlijk alles als je ons de ruimte geeft.

Processen, Business Rules, Rollen in organisaties, Belangen, Waarde allen geven een ander perspectief op de werkelijkheid van het onderwerp van een orgnisatie. Het is onmogelijk deze complexe werkelijkheid in 1 perspectief te vangen en dan te hopen dat het juiste is. In organisatie proberen we dat doorlopend met het bekende resultaat: OV-chipkaart, UWV.. en noem nog maar een serie te grote projecten. Wellicht is het multiperspectief denken in de ontwikkeling van procesondersteuning wel een uitkomst uit de impasse van de huidige softwareontwikkeling.

SBVR & OWA?

2008-09-10T01:07:00.001-07:00

Reeds een lange tijd loop ik met een onrustig gevoel in mijn onderbuik rond met betrekking tot SBVR. Wat is het nu precies Semantics for Business Vocabulary and Rules, is het een sementische standaard en hoe worden regels gerepresenteerd en welke inferentie hoort bij deze nieuwe standaard. Zoals ik in de voorgaande blog al schreef blijkt SBVR voor 100% af te stammen van NIAM / ORM. Verder onderzoek heeft mijn onrustig gevoel nog verder woorden gegeven: SBVR maakt gebruik van de zogenaamde Open World Assumption, zie Wikipedia Open World Assumption.

In het kort: In de open world assumptie geldt dat elk feit, positief of negatief, dat niet expliciet in de toestand aanwezig ongekend wordt verondersteld.

Waar dit toe leidt in de toepassing van SBVR, ben ik nog niet helemaal uit, dat zal verder moeten blijken. Daarmee is SBVR naar mijn idee het meest gelinked aan OWL en RDF. De uitdaging is om voor deze standaard productieve en zinvolle toepassingen te bedenken zonder in complexe academische semantische discussies te belanden.

Als ik denk over business rules en processen, zijn dat de zeer praktisch toepasbare vertalingen van strategische doelen van een organisatie. Regels die direct doen wat ze zeggen en beslisprocessen inzichtelijk maken. Helpt SBVR daarbij?? De praktijk zal het moeten gaan uitwijzen.

Voorbeeld OWA:
Statement: "Mary" "is a citizen of" "France"
Question: Is Mary a citizen of Canada?

"Closed world" answer: No.

"Open world" answer: unknown (Mary could have dual citizenship).

SBVR en Business Rules

2008-09-09T13:51:00.000-07:00

SBVR is een nieuwe OMG standaard (11/2007), vandaag is me gebleken tijdens de Business Rules Platform meeting in Nieuwegein, dat er niets nieuws is. Het verhaal over CogNiam werd ingeleid en op een van de eerste vragen werd geantwoord SBVR = NIAM = ORM. Met andere woorden de technieken die we in de vorige eeuw hebben geleerd rond informatieanalyse worden gepresenteerd als KennisKunde. Mijn vraag aan mezelf en u is wat is hier de kennis???

Vertel me nu niet het verhaal Data => Informatie wordt gerealiseerd door toevoeging kennis. Ik dacht dat we inmiddels veel verder waren op de ladder van ontwikkeling. Met enige schaamte op mijn kaken vertel ik nog steeds het verhaal dat alles uit de kennistechnologie stamt uit iets na het midden van de vorige eeuw. Dan praten we over het Rete algoritme, Prolog en Lisp, en moet ik nu ook met hetzelfde schaamrood dit verhaal vertellen over SBVR???

In mijn praktijk van advies en lesgeven kom ik steeds meer mensen tegen die zich met recht afvragen wat dit alles ons nu kan brengen. Waar het ons naar toe leidt... "de fantasie" van de leveranciers.. wellicht? Vele tonnen later en een desillusie rijker kunnen we wellicht beter op zoek gaan naar de ruwe diamanten de kleine ontwikkelingen die echt kunnen bijdragen aan verbetering van onze bedrijfsprocessen en waarbij data regels en processen "lightweight" kunnen worden ondersteund.

De echte vernieuwing en verbetering zit in het op eenvoudige wijze slim en intelligent inzichtelijk maken van processen en beslisregels. Ik daag u uit om met mij mee na te denken over de stappen die ons en de bedrijven waarvoor we werken echt vooruit helpen.

Blijf deze Weblog volgen